A fusão de IA e Web3: construindo um novo paradigma de rede inteligente descentralizada

Web3 como Descentralização, aberto e transparente, é um novo modelo de internet que possui vantagens naturais de combinação com a tecnologia AI. Sob uma arquitetura centralizada tradicional, a AI enfrenta desafios como gargalos de capacidade computacional, vazamento de privacidade e falta de transparência nos algoritmos. Enquanto isso, o Web3, baseado em tecnologia distribuída, pode fornecer um novo impulso para o desenvolvimento da AI através de redes de compartilhamento de capacidade computacional, mercados de dados abertos e computação de privacidade. Ao mesmo tempo, a AI também pode capacitar o ecossistema Web3, como otimização de contratos inteligentes e desenvolvimento de algoritmos anti-trapaça. Explorar a combinação entre os dois possui um significado importante na construção da infraestrutura da próxima geração da internet, liberando o valor dos dados e da capacidade computacional.

Dados impulsionados: A base da IA e do Web3

Os dados são o elemento central que impulsiona o desenvolvimento da IA. Os modelos de IA precisam de uma enorme quantidade de dados de qualidade para obter uma compreensão profunda e uma forte capacidade de raciocínio; a qualidade dos dados afeta diretamente a precisão e a confiabilidade do modelo.

Os modelos de dados de IA centralizados tradicionais apresentam os seguintes problemas:

• O custo de obtenção de dados é elevado, tornando difícil para as pequenas e médias empresas suportá-lo.
• Recursos de dados monopolizados por gigantes tecnológicos, formando ilhas de dados
• O risco de vazamento e abuso da privacidade pessoal.

Web3 oferece um novo paradigma de dados descentralizados para resolver essas dores.

• A plataforma de coleta de dados descentralizada permite que os usuários vendam recursos de rede ociosos, fornecendo dados reais e de alta qualidade para a IA.
• O modo "ganhar com anotações" incentiva trabalhadores globais a participar da anotação de dados, reunindo conhecimento especializado.
• A plataforma de negociação de dados em blockchain fornece um ambiente de negociação transparente e público para ambas as partes da oferta e da demanda de dados.

Apesar disso, a obtenção de dados do mundo real ainda enfrenta desafios como a qualidade desigual e a dificuldade de processamento. Dados sintéticos podem se tornar a nova estrela na pista de dados do futuro. Baseados em IA generativa e técnicas de simulação, os dados sintéticos podem complementar efetivamente os dados reais, aumentando a eficiência de uso. Nos campos de condução autónoma, transações financeiras e desenvolvimento de jogos, os dados sintéticos já demonstraram perspectivas de aplicação madura.

Proteção de Privacidade: Aplicação da tecnologia FHE

A proteção da privacidade tornou-se um ponto focal global, e as regulamentações relacionadas estão se tornando cada vez mais rigorosas. Isso também traz desafios para o desenvolvimento de IA: alguns dados sensíveis não podem ser totalmente utilizados devido a riscos de privacidade, limitando o potencial dos modelos.

A criptografia homomórfica ( FHE ) permite realizar cálculos diretamente em dados criptografados, obtendo resultados idênticos aos cálculos em texto claro sem a necessidade de descriptografar. FHE oferece uma forte proteção para o cálculo de privacidade em IA, permitindo que GPUs realizem treinamento e inferência de modelos sem acessar os dados originais. Isso permite que as empresas de IA ofereçam serviços de API de forma segura, protegendo segredos comerciais.

O FHEML suporta o processamento criptografado de dados e modelos durante todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, garantindo a segurança de informações sensíveis e prevenindo riscos de vazamento de dados. Ele fornece uma estrutura de computação segura para aplicações de IA, sendo um forte complemento ao ZKML.

Revolução da Potência de Cálculo: Rede de Cálculo AI Descentralizada

Atualmente, a complexidade de cálculo dos sistemas de IA dobra a cada trimestre, e a demanda por poder de cálculo está a aumentar drasticamente, superando em muito a oferta de recursos existente. Por exemplo, o treinamento do modelo GPT-3 requer um enorme poder de cálculo, equivalente a 355 anos de tempo de treinamento em um único dispositivo. A escassez de poder de cálculo não só limita o progresso da IA, mas também torna os modelos avançados inacessíveis para a maioria dos desenvolvedores.

Ao mesmo tempo, a utilização global de GPU é inferior a 40%, além de que a melhoria no desempenho dos chips está a abrandar e os problemas na cadeia de abastecimento tornam a oferta de poder de computação ainda mais apertada. Os profissionais de IA enfrentam o dilema de adquirir hardware ou alugar recursos na nuvem, havendo uma necessidade urgente de serviços de computação sob demanda e económicos.

A rede de computação AI descentralizada agrega recursos de GPU ociosos em todo o mundo, fornecendo um mercado de computação economicamente acessível para empresas de IA. As partes interessadas podem publicar tarefas, e os contratos inteligentes são alocados para que os nós mineradores executem. Após a conclusão, os mineradores recebem recompensas. Esse modelo aumenta a eficiência da utilização de recursos e ajuda a aliviar o gargalo de computação em áreas como a IA.

Além da rede de computação genérica, existem plataformas dedicadas ao treinamento e raciocínio de IA. A rede de computação Descentralização oferece um mercado justo e transparente, rompendo monopólios, reduzindo barreiras de entrada e aumentando a eficiência. No ecossistema Web3, isso atrairá mais aplicações inovadoras, impulsionando o desenvolvimento da tecnologia de IA.

DePIN: Web3 capacitando a IA de borda

A IA de borda permite que dispositivos inteligentes tenham capacidade de computação em IA local, proporcionando processamento em tempo real de baixa latência, enquanto protege a privacidade do usuário. Esta tecnologia já foi aplicada em áreas críticas, como a condução autónoma.

No Web3, a DePIN ( rede de infraestrutura física descentralizada ) está alinhada com a ideia de IA de borda. O Web3 enfatiza a descentralização e a soberania dos dados do usuário, enquanto a DePIN melhora a proteção da privacidade através do processamento local, reduzindo o risco de vazamento de dados. A economia de tokens nativa do Web3 pode incentivar os nós a fornecer poder computacional, construindo um ecossistema sustentável.

Atualmente, o DePIN está a desenvolver-se rapidamente em um determinado ecossistema de blockchain, tornando-se uma das plataformas de implantação preferidas para projetos. O alto desempenho, os baixos custos e a inovação tecnológica dessa cadeia oferecem um forte suporte ao DePIN. Atualmente, o valor de mercado dos projetos DePIN já ultrapassou os cem bilhões de dólares, e vários projetos conhecidos obtiveram progressos significativos.

IMO：Modelo AI lança novo modo

IMO (Initial Model Offering) é um conceito criado por um determinado protocolo, que tokeniza modelos de IA.

No modelo tradicional, os desenvolvedores de modelos de IA têm dificuldade em obter benefícios contínuos do uso subsequente, especialmente após a integração dos modelos em outros produtos. Além disso, a falta de transparência no desempenho dos modelos dificulta a avaliação de seu valor por investidores e usuários, limitando o reconhecimento no mercado.

O IMO oferece uma nova forma de financiamento e compartilhamento de valor para modelos de IA de código aberto. Os investidores podem comprar tokens para compartilhar os lucros do modelo. Um determinado protocolo utiliza padrões técnicos específicos, combinando oráculos de IA e tecnologia OPML para garantir a autenticidade do modelo e o compartilhamento de lucros.

IMO aumenta a transparência e a confiança, incentiva a colaboração de código aberto, adapta-se às tendências do mercado cripto e impulsiona o desenvolvimento sustentável da IA. Atualmente ainda se encontra em fase inicial, mas sua inovação e valor potencial são promissores.

Agente de IA: Iniciando uma nova era de interação

O Agente de IA pode perceber o ambiente, pensar de forma independente e agir para alcançar objetivos. Com a ajuda de grandes modelos de linguagem, eles não apenas entendem a linguagem natural, mas também conseguem planejar decisões e executar tarefas complexas. Como assistentes virtuais, os Agentes de IA aprendem as preferências dos usuários através da interação, oferecendo soluções personalizadas. Eles conseguem resolver problemas de forma autônoma sem instruções claras, aumentando a eficiência e criando valor.

Uma plataforma nativa de aplicação de IA aberta oferece ferramentas de criação completas e fáceis de usar, permitindo que os usuários configurem funções, aparência, voz dos robôs e conectem-se a bibliotecas de conhecimento externas, com o objetivo de criar um ecossistema de conteúdo de IA justo e aberto. A plataforma treinou modelos de linguagem especializados para tornar o papel mais humanizado; sua tecnologia de clonagem de voz reduz significativamente os custos, permitindo a realização em apenas 1 minuto. Os usuários podem usar a plataforma para personalizar Agentes de IA, aplicando-os em várias áreas, como chats em vídeo, aprendizado de idiomas, geração de imagens, entre outras.

Atualmente, a fusão entre Web3 e IA concentra-se principalmente no nível da infraestrutura, explorando questões-chave como a obtenção de dados, proteção de privacidade, hospedagem de modelos em cadeia, uso eficiente de poder computacional descentralizado e validação de grandes modelos de linguagem. À medida que essas infraestruturas se tornam gradualmente mais completas, a combinação de Web3 e IA promete gerar uma série de modelos de negócios e serviços inovadores.